import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts.globals import ThemeType
########################################################
# df = pd.read_excel('某店铺促销方式分析.xlsx')
# pie = Pie(init_opts=opts.InitOpts(
#     width='1050px', height='400px',
#     theme=ThemeType.LIGHT, page_title='环形图'))
# pie.add(series_name='',
#         data_pair=df[['促销方式', '男']].values.tolist(),
#         radius=[0, 120], center=['25%', '55%'],
#         label_opts=opts.LabelOpts(formatter='{b}({d}%)'))
# pie.add(series_name='',
#         data_pair=df[['促销方式', '女']].values.tolist(),
#         radius=[80, 120], center=['70%', '55%'],
#         label_opts=opts.LabelOpts(formatter='{b}({d}%)'))
# pie.set_global_opts(
#     title_opts=opts.TitleOpts(
#         title='男性和女性在某店铺不同促销方式下购买人数占比环形图'
#             '(男性:左图,女性:右图)',
#         pos_left='center'),
#     legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False)
# )
# pie.render('例6-2.html')
#########################################################################
##########人工智能2班 T2401020100214 王建硕
# data = pd.read_excel('全国人口年度数据.xlsx')
# years = data['年份']
# urban_population=data['城镇人口（万人）']
# rural_population=data['乡村人口（万人）']
# plt.figure(figsize=(14, 8))
# plt.plot(years, rural_population, label='乡村人口', color='r', marker='^')
# plt.plot(years, urban_population, label='城镇人口', color='g', marker='o')
# plt.title('2003年至2023年全国城镇与乡村人口变化折线图', color='#008B8B', fontsize=16)
# plt.xlabel('年份', color='#008B8B', fontsize=14)
# plt.ylabel('人口（万人）', color='#008B8B', fontsize=14)
# plt.grid(axis='both')
# for i, year in enumerate(years):
#     pop = urban_population[i]
#     plt.text(year, pop, pop, fontsize=10, ha='right', va='bottom')
# plt.legend(fontsize=12)
# plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
# plt.show()
###############################################################################################
# data = pd.read_excel('全国人口年度数据.xlsx')
# years = data['年份']
# male_population = data['男性人口（万人）']
# female_population = data['女性人口（万人）']
# plt.figure(figsize=(10, 8))
# plt.fill_between(years, male_population, facecolor='#008B8B', edgecolor='black', linewidth=0.5, label='男性人口')
# plt.fill_between(years, female_population, facecolor='#63B8FF', alpha=0.5, edgecolor='black', linewidth=0.5, label='女性人口')
# plt.title('2003年至2023年全国男性与女性人口面积图', fontsize=16)
# plt.xlabel('年份', fontsize=14)
# plt.ylabel('人口（万人）', fontsize=14)
# plt.xticks(rotation=45)
# plt.legend(fontsize=12, loc='upper left')
# plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
# plt.style.use('ggplot')
# plt.show()
# ##########################################################################################
